在处理时间序列数据时，深度学习模型通常会使用循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）等特定结构来捕捉数据中的时间依赖性。以下是处理时间序列数据的常见方法：
循环神经网络（RNN）：RNN是一种适合处理时间序列数据的神经网络结构，它可以通过记忆前面时间步的信息来推断当前时间步的输出。在处理时间序列数据时，可以使用简单的RNN、长短期记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）等不同的RNN变体。
卷积神经网络（CNN）：尽管CNN主要用于处理图像数据，但也可以用于处理时间序列数据。通过将时间序列数据转换为图像形式（如将时间步作为图像的高度维度），可以使用CNN来捕捉数据中的特征和模式。
深度神经网络（DNN）：DNN也可以用于处理时间序列数据，尤其是当数据具有固定长度的特征时。可以通过将时间序列数据转换成固定长度的特征向量，然后输入到DNN中进行处理。
注意力机制（Attention）：注意力机制可以帮助深度学习模型在处理时间序列数据时更好地关注数据中的重要信息。通过引入注意力机制，模型可以学习在不同时间步上分配不同的注意力权重，从而提高模型在时间序列数据上的性能。
总的来说，处理时间序列数据时，选择适合数据特点的深度学习模型结构，如RNN、CNN、DNN或注意力机制等，并通过合适的数据预处理和调参方法来优化模型性能。
